UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZANFACULTAD DE INGENIERA INDUSTRIAL Y DE SISTEMASE.A.P. INGENIERA INDUSTRIAL

TEMA:RESOLUCION DE PRUEBA DE HIPOTESIS

CURSO:ESTADISTICA Y PROBABILIDADES

DOCENTE:ROSARIO VARGAS RONCAL

ALUMNOS: SALCEDO BRAVO WENDY, PAMELA VICTORIO HUAYPA , YOSELIN VILLAR BOSSIO , ARTURO ROSALES ROMUALDO ,ADIRA RETOBLO PONCE ,ROGER

HUANUCO PERU2015

RESOLUCION DE PRUEBA DE HIPOTESIS57 .Un socilogo ha pronosticado, que en una determinada ciudad, el nivel de abstencin en las prximas elecciones ser del 40% como mnimo. Se elige al azar una muestra aleatoria de 200 individuos, con derecho a voto, 75 de los cuales estaran dispuestos a votar. Determinar con un nivel de significacin del 1%, si se puede admitir el pronstico DATOS U=0.4 N=200 X=75Ho=U (El nivel de abstencin en las prximas elecciones no ser el 40%)H1>U (El nivel de abstencin en las prximas elecciones ser el 40% como mnimo)

Prueba e IC para una proporcin

Prueba de p = 0.4 vs. p > 0.4

Lmite Inferior Valor pMuestra X N Muestra p de 99% exacto 1 75 200 0.375000 0.296066 0.786

CONCLUSIONP> Se acepta la HoEl nivel de abstencin en las prximas elecciones no ser el 40% como mnimo.59. Un fabricante evala dos tipos de equipo para la fabricacin de un componente. Una muestra aleatoria de n1=50 se recolecta de la primera marca de equipo, y cinco artculos son encontrados defectuosos, una muestra aleatoria de n2=80 se recolecta de la segunda marca y seis artculos son encontrados defectuosos. El ndice de fabricacin de ambas marcas es el mismo. Sin embargo dado que el costo de la primera marca es sustancialmente menor, el fabricante le concede el beneficio de la duda y formula la hiptesis Ho: P1 P2 Pruebe esta hiptesis al nivel de significancia de 5%DATOSNI= 50 X= 5 = 0.05 P1P1 PH - P1>0 Prueba e IC para dos proporciones

Muestra X N Muestra p1 5 50 0.1000002 6 80 0.075000

Diferencia = p (1) - p (2)Estimacin de la diferencia: 0.025Lmite superior 95% de la diferencia: 0.109948Prueba para la diferencia = 0 vs. < 0: Z = 0.48 Valor p = 0.686

Prueba exacta de Fisher: Valor p = 0.796

CONCLUSION P> Se acepta la hiptesis nula 83. Un psiclogo que trabaja en una empresa imparte un curso sobre asertividad. El objetivo del curso consiste en fomentar esta habilidad en los directivos que forman parte de su departamento. Antes del curso mide la asertividad mediante un test que proporciona medidas en una escala de intervalo, y en el que las puntuaciones altas indican un comportamiento asertivo. Al finalizar el curso el psiclogo aplica de nuevo el test de asertividad a los asistentes. Las puntuaciones antes y despus del curso fueron las siguientes: 12345678910

Antes18242524273024312428

Despus24233422344035312730

Con un nivel de confianza del 95%. Suponiendo que en la poblacin la distribucin de las diferencias es normal, Podemos decir que el curso realizado por el psiclogo ha incrementado la asertividad de los directivos?

Te dice que es normal as que no probamos la normalidad.

DATOS N=10 = 0.05

Ho= Que el curso realizado por el psiclogo no ha incrementado la asertividad de los directivos. H1= El curso realizado por el psiclogo ha incrementado la asertividad de los directivos.

IC y Prueba T pareada: C3, C4

T pareada para C3 - C4

Error estndar de la N Media Desv.Est. mediaC3 10 25.50 3.72 1.18C4 10 30.00 5.93 1.87Diferencia 10 -4.50 4.74 1.50

IC de 95% para la diferencia media: (-7.89, -1.11)Prueba t de diferencia media = 0 (vs. 0): Valor T = -3.00 Valor p = 0.015

P> Se acepta la hiptesis nula

CONCLUCION El curso realizado por el psiclogo no ha incrementado la asertividad de los directivos.

91. Un investigador est interesado en conocer los efectos de la privacin del sueo en la habilidad para detectar objetos de una pantalla de radar. Se disponen de 20 sujetos para el estudio. Los primeros 5 elegidos aleatoriamente fueron asignados al grupo 1 (4 horas sin dormir), los siguientes 5 elegidos aleatoriamente fueron asignados al grupo 2 (12 horas sin dormir), los siguientes 5 al grupo 3 (20 horas sin dormir), y los restantes 5 sujetos al grupo 4 (28 horas sin dormir). Despus del tratamiento se les entreg un test y se registr el nmero de veces que fallaron en encontrar al objeto.Los resultados se registran en la siguiente tabla:

4 horas14 horas20 horas28 horas

36384676

21457466

20466762

26226144

21405961

a) Es este un estudio observacional o experimental?Es un procedimiento estadstico para determinar si las medias de trs o mas de la poblacin son iguales b) Cul es la variable respuesta y la explicatoria en este estudio?

c) Escriba la hiptesis nula y alternativa apropiada para este estudio.d) Calcule la tabla de ANOVA para estos datos

Modelo lineal general: FALLAS vs. EFECTO

Mtodo

Codificacin de factores (-1, 0, +1)

Informacin del factor

Factor Tipo Niveles ValoresEFECTO Fijo 17 20, 21, 22, 26, 36, 38, 40, 44, 45, 46, 59, 61, 62, 66, 67, 74, 76

Anlisis de Varianza

Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor pEFECTO 16 1485.00 92.81 5.57 0.091Error 3 50.00 16.67Total 19 1535.00

Resumen del modelo

R-cuad. R-cuad. S R-cuad. (ajustado) (pred) 4.08248 96.74% 79.37%

Coeficientes

EE delTrmino Coef coef. Valor T Valor p VIFConstante 16.765 0.945 17.73 0.000

102. Se experimenta sobre una serie de ratas cuatro regmenes dietticos. Seleccionando los animales aleatoriamente, los resultados en ganancia de peso (gr) al final del experimento son:R1R2R3R4

15502033

20522535

35633646

40452447

42443038

23372840

143632

162525

1545

46

50

53

Se quiere averiguar si con un nivel de significacin del 5% existen diferencias significativas entre los regmenes dietticos en relacin a la media de la ganancia en peso de la rata.

a. Formule las hiptesis adecuadas y el modelo estadstico.

Ho: U1=U2=U3=U3H1: U1U2U3U4

b. Existe diferencia entre los tratamientos?

Modelo lineal general: RESULTADOS vs. RATAS

Mtodo

Codificacin de factores (-1, 0, +1)

Informacin del factor

Factor Tipo Niveles ValoresRATAS Fijo 4 R1, R2, R3, R4

Anlisis de Varianza

SCFuente GL Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p RATAS 3 2916 971.98 12.47 0.000Error 31 2416 77.94Total 34 5332

Resumen del modelo

R-cuad. R-cuad. S R-cuad. (ajustado) (pred)8.82821 54.69% 50.30% 43.44%

C Hay algn tratamiento ms efectivo? Justifique su respuesta

D Verifique los supuestos de normalidad y de igualdad de varianzas entre los tratamientos.

CHICUADRADO113. Se quiere determinar la efectividad de cuatro plantas nativas para repeler a los mosquitos (Molle, Eucalipto, Chanama y Marco), el procedimiento es hacer un ungento con cada una de las plantas y frotarlo en los brazos de los voluntarios luego se mide el tiempo que demoraba en picar el primer mosquito en los brazos. Los resultados fueron los siguientes:

PlantaTiempo de repelencia (segundos)

Molle2:26 (146)1:40 (100)2:16 (136)1:53 (113)

Eucalipto3:53 (233)3:20 (200)3:24 (204)3:10 (190)

Chanama1:55 (115)1:44 (104)1:48 (108)2:00 (120)

Marco2:47 (167)3:09 (189)2:50 (170)3:15 (195)

Se pide, a un nivel de significancia del 5%a) Plantear las hiptesis correspondientes

Ho: U1=22=U3=U4 (no son efectivas)H1: U1U2U3U4 (son efectivas)

b) Determinar la influencia de las plantas

P